尤其是年齡大了以后，優(yōu)勢非常明顯。本身數(shù)據(jù)和業(yè)務的結(jié)合才能帶來更大的價值，業(yè)務過硬的就去做業(yè)務的產(chǎn)品經(jīng)理了，因為本來業(yè)務能力就很強，數(shù)據(jù)意識也很強，卻需要跟著業(yè)務不強、數(shù)據(jù)不強的人后面聽他瞎指揮，誰能受得了，產(chǎn)品經(jīng)理想做實驗，傻瓜式的操作操作，實驗之后，想看數(shù)據(jù)，仍然是傻瓜式的操作。

1、數(shù)據(jù)分析師就業(yè)前景怎么樣？

數(shù)據(jù)分析通常有兩種出路：對算法做深入的研究然后去做數(shù)據(jù)挖掘、對業(yè)務有比較深刻的理解然后轉(zhuǎn)去做業(yè)務。除此之外，無其他出路，而說實話，我不看好數(shù)據(jù)分析本身這個崗位。為什么不看好？首先我們對數(shù)據(jù)分析的工作做個拆解，大部分的數(shù)據(jù)分析有50%的時間在取數(shù)，還有40%的時間在跟產(chǎn)品經(jīng)理溝通：做AB實驗以及做做效果回歸，最后還有10%的時間在做探索性分析。

現(xiàn)在在擔任數(shù)據(jù)分析崗的，可以跳出來說一說是不是，可是上面這些工作其實大多是可以替代的，機械性的工作?？磳慡QL取數(shù)這個活就是個臟活、累活，會的人都能取，雇一個干了五年的數(shù)據(jù)分析跟一個剛畢業(yè)的數(shù)據(jù)分析寫SQL基本沒啥區(qū)別，無非就是開始可能沒法做到100%準確性。做AB實驗以及效果回歸這件事情，現(xiàn)在自助式的平臺越來越多了，等以后的這種自助式的AB平臺越來越成熟的時候，根本不需要數(shù)據(jù)分析師來干這件事情，

產(chǎn)品經(jīng)理想做實驗，傻瓜式的操作操作，實驗之后，想看數(shù)據(jù)，仍然是傻瓜式的操作。期間不需要任何分析師參與，探索性分析這個活本來才應該是數(shù)據(jù)分析干得活，但是我知道在目前大部分的企業(yè)數(shù)據(jù)分析卻沒在干這個活。探索性的分析一般都要求過硬的技術能力，或者非常熟悉業(yè)務，兩者有其一才能發(fā)揮出探索性項目的價值，最后，技術過硬的后來基本是去做算法的數(shù)據(jù)挖掘去了，因為他們發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析這個崗位因為不斷的取數(shù)需求磨滅人的意志。

而且這些人過的會不錯，因為以前單純做數(shù)據(jù)挖掘的人，他們大多脫離業(yè)務，但是數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)過去的對業(yè)務就更敏感。業(yè)務過硬的就去做業(yè)務的產(chǎn)品經(jīng)理了，因為本來業(yè)務能力就很強，數(shù)據(jù)意識也很強，卻需要跟著業(yè)務不強、數(shù)據(jù)不強的人后面聽他瞎指揮，誰能受得了，而且本身數(shù)據(jù)和業(yè)務的結(jié)合才能帶來更大的價值。所以數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)過來的業(yè)務人一般也比正常的產(chǎn)品經(jīng)理好一些，

2、事業(yè)單位的高級工程師，去新成立的大數(shù)據(jù)國企怎么樣？

謝謝邀請！本人的觀點，可能有些狹隘，建議你在事業(yè)單位。事業(yè)單位，工作有保障，各方面條件優(yōu)惠，比較穩(wěn)定，尤其是年齡大了以后，優(yōu)勢非常明顯。本人過去在國企的時候，國企領導一把手，退休時，想盡辦法去事業(yè)單位，也許有人說，所學的專業(yè)知識荒廢了，不會的。事業(yè)單位你的專業(yè)知識如果精通，你會被安排在，最后把關非常關鍵的審核崗位，

企業(yè)單位，高手如云，如果你出類拔萃，也會勝出。請記住，要在高手中百里挑一，非常不容易，勸導血氣方剛的年輕人，很難成功，但是經(jīng)歷過了，已經(jīng)明白了，機會就錯過了，現(xiàn)在已經(jīng)有事業(yè)單位的機會，直接上位，要把握住。首先是平臺，鍛煉的問題在于自己，如果自身愿意學習鍛煉，可以創(chuàng)造條件，但是平臺的機會失去了，自身是無法去創(chuàng)造的。